Smith, Michael Leslie;Bignell, Lindsey Jorden;Alexiev, Dimitri;Mo, Li
Nuclear Engineering and Technology
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v.42
no.1
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pp.125-130
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2010
Sipping measurements were implemented at the Open Pool Australian Light water reactor (OPAL) to test for failure in reactor fuel elements. Fission product released by the fuel element into the pool water was measured using both High Purity Germanium (HPGe) detection via samples and a NaI(Tl) detection in-situ with the sipping device. Results from two fuel elements are presented.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.4
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pp.142-148
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2015
Due to advancements in technology and manufacturing capability, it is not uncommon that life tests yield no or few failures at low stress levels. In these situations it is difficult to analyse lifetime data and make meaningful inferences about product or system reliability. For some products or systems whose performance characteristics degrade over time, a failure is said to have occurred when a performance characteristic crosses a critical threshold. The measurements of the degradation characteristic contain much useful and credible information about product or system reliability. Degradation measurements of the performance characteristics of an unfailed unit at different times can directly relate reliability measures to physical characteristics. Reliability prediction based on physical performance measures can be an efficient and alternative method to estimate for some highly reliable parts or systems. If the degradation process and the distance between the last measurement and a specified threshold can be established, the remaining useful life is predicted in advance. In turn, this prediction leads to just in time maintenance decision to protect systems. In this paper, we describe techniques for mapping product or system which has degrading performance parameter to the associated classical reliability measures in the performance domain. This paper described a general modeling and analysis procedure for reliability prediction based on one dominant degradation performance characteristic considering pseudo degradation performance life trend model. This pseudo degradation trend model is based on probability modeling of a failure mechanism degradation trend and comparison of a projected distribution to pre-defined critical soft failure point in time or cycle.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.3
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pp.80-88
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2019
Recently, automobile manufacturing companies, which are major customers of them, are requiring IATF 16949 (ISO/TS 16949) certification as a mandatory requirement to secure product quality. In particular, IATF 16949 : 2016, revised in October 2016, was reinforced product traceability requirements for production information management by lot in the production process. Therefore, small and medium-sized precision parts processing companies in the automobile industry are very difficult to survive due to quality and price competition for customers satisfaction. MES (Manufacturing Execution System) is required to solve this problem. However, small and medium sized precision parts processing enterprises are reluctant to introduce the MES which is not suitable for the manufacturing environment of them such as high cost and low utilization. Even if the system is introduced, it is difficult to operate and maintain the system because the lack of computer manpower. In this paper, we propose a method for building a lot tracking system for small and medium precision parts processing companies by reviewing relevant literature and analyzing cases. In addition, by managing the production history for each lot of the final product in the system, we will grasp the effect of reducing the quality failure cost obtained by minimizing the range of defect selection.
Purpose: The purpose of this paper is to get a meaningful information for improving manufacturing quality of the products before they are produced in client's manufacturing process. Methods: A variety of data mining techniques have been being used for wide range of industries from process data in manufacturing factories for quality improvement. One application of those is to get meaningful information from process data in manufacturing factories for quality improvement. In this paper, the failure rate at client's manufacturing process is predicted by using the parameters of the characteristics of the product based on PCA (Principle Component Analysis) and regression analysis. Results: Through a case study, we proposed the predicting methodology and regression model. The proposed model is verified through comparing the failure rates of actual data and the estimated value. Conclusion: This study can provide the guidance for predicting the failure rate on the manufacturing process. And the manufacturers can prevent the defects by confirming the factor which affects the failure rate.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.24
no.2
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pp.71-80
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2017
Software reliability is one of the most elementary and important problems in software development In order to find the software failure occurrence, the instantaneous failure rate function in the Poisson process can have a constant, incremental or decreasing tendency independently of the failure time. In this study, we compared the reliability performance of the software reliability model using the parameters of Pareto life distribution with the intensity decreasing pattern and the shape parameter of Erlang life distribution with the intensity increasing and decreasing pattern in the software product testing. In order to identify the software failure environment, the parametric estimation was applied to the maximum likelihood estimation method. Therefore, in this paper, we compare and evaluate software reliability by applying software failure time data. The reliability of the Erlang and Pareto life models is shown to be higher than that of the Pareto lifetime distribution model when the shape parameter is higher and the Erlang model is more reliable when the shape parameter is higher. Through this study, the software design department will be able to help the software design by applying various life distribution and shape parameters, and providing basic knowledge using software failure analysis.
Purpose: Recently, the managing customer complaints properly has emerged as key source of competitive advantage in the large distribution industry. Effective customer complaint management helps firms minimize service failures and incense the capability to respond to customer's needs. Despite this importance, the in-depth prior study of a firm's service failures is very limited. Therefore, the actual service failure cases of large discount stores in Korea were analyzed in this study, and the types of service failures that occur at the service interface were identified. Method: Specifically, a total of 48,307 cases of customer complaints that have occurred in the past three years were collected from 1 January 2016 to 31 December 2018. Using 7 dimensions of service marketing mix. we have classified and analyzed systematically the service failure cases collected. Results: Among the cases of service failures, 34,921 (72.3%) cases were involved with the product factor, followed by 6,152 (12.7%) cases with person factor and 5,392 (11.2%) cases with process factor. Conclusion: By linking the main causes of service failure with the service marketing mix variables, this research presented a more systematic analytic model and verified by applying it to large domestic distribution company. Understanding the main factors affecting customer complaints n the large distribution industry can provide managers useful information and insight who want to achieve an effective customer complaint management.
The entrepreneurial journey is not short of challenges, and about 90% + tech start-ups experience failure (Startup Genome, 2019). The magnitude of the challenges varies across the tech start-up lifecycle stages, namely emergence, stability, and growth. This opens the research question, do the profiles of a start-up and its co-founder impact start-up success or failure across its lifecycle stages? This study aims to understand and identify the profiles of tech start-ups and their co-founders. We gathered primary data from 151 start-ups (Status: 101 failed and 50 successful ones), and they are across different lifecycle stages and represent six major start-up hubs in India. The chi-square test on status and start-up's lifecycle stage indicates a noticeable correlation, and they are not independent. The Kruskal Wallis test was used to distinguish statistically significant profile attributes. The parameters distinguishing success and failure are identified, and the need to deliver customer experience is emphasized by the start-up profile attributes: Product/service, high-tech nature of a start-up, investor fund availed, co-founder experience, and employee count. The importance of entrepreneurial experience is ascertained with entrepreneur profile attributes: Entrepreneurial expertise, the number of prior and current start-ups, their willingness to start again in the event of failure, and age of co-founder, which is a proxy to learning and experience. This study has implications for entrepreneurs, investors, and policymakers.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.22
no.2
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pp.247-253
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1996
This paper proposes a new two-dimensional warranty policy with replacement and repair regions and analyses the warranty cost under the new warranty policy. The product is sold under a two-dimensional warranty(usage and age) in which two regions exist : the failed product is replaced by the manufacturer in the replacement region or minimally repaired by the manufacturer in the repair region. The formula of the expected warranty cost under some assumptions about usage and failure is obtained. Numerical examples are studied.
The reliability guarantee insurance policy for parts and materials was introduced to the market in 2003. This policy indemnifies manufactures of products for the repair/failure costs, recall expenses of products and business interruption losses found to be defective by users or demand companies during the terms of guarantee and after the user acquired physical possession of the product. In this paper, owing to the nature of the policy, we propose a new rate-making system considering the type of product and industry, quality control circumstances, record of guarantee performance, and exposure.
As an alternative to traditional life testing, degradation tests can be effective in assessing product reliability when measurements of degradation leading to failure can be observed. This article presents an accelerated degradation testing for vacuum fluorescent displays (VFDs). The accelerated degradation model is based on Arrhenius-lifetime relationship for cathode temperatures. We compare the results between accelerated degradation test and test at normal use condition. Accelerated degradation test for display devices is observed as an efficient method to warrantee product reliability to customers, as well as a tool to save time and costs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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